О трудностях промптинга. Подписчица прислала картинку. Говорит — не определил лактозу. Смотрю в выходной json. И правда не определил. Хотя на упаковке написано "следовые количества молока". А прикол в том, что выходная структура большая, нужно учесть много параметров состава. Внимание сетки расходуется сразу на кучу вещей, в итоге она скипнула простейший вывод, что данный признак может говорить о лактозе в составе, даже если там это не явно, и влепила confidence по отсутствию 95% (спасибо, что не 100) Простой промпт "есть ли тут лактоза"? — спокойно определяет, можете сами проверить где угодно. А сложный "весь состав..." — проблемы. Это все улучшается настройкой промпта, но с нейросетками таких приколов всегда миллион. Поэтому когда вам говорят, что что там агента сделать — ерунда. Прототип — ерунда, а как начинаешь на все случаи оптимизировать, так сразу совсем не ерунда становится, особенно если нужно развесистые структуры заполнять.